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近日，LeCun和谢赛宁等大佬，共同提出了这一种全新的SOTA MLLM——Cambrian-1。开创了以视觉为中心的方法来设计多模态模型，同时全面开源了模型权重、代码、数据集，以及详细的指令微调和评估方法。
众所周知，大语言模型的训练常常需要数月的时间，使用数百乃至上千个 GPU。以 LLaMA2 70B 模型为例，其训练总共需要 1,720,320 GPU hours。由于这些工作负载的规模和复杂性，导致训练大模型存在着独特的系统性挑战。
近年来，多模态大型语言模型（MLLM）在各个领域的应用取得了显著的成功。然而，作为许多下游任务的基础模型，当前的 MLLM 由众所周知的 Transformer 网络构成，这种网络具有较低效的二次计算复杂度。
近日，Stability AI又发布了新作SV3D，基于视频扩散模型的SV3D将3D模型生成的效果提升了一大截，模型权重已在huggingface开放。
3D 生成领域迎来新的「SOTA 级选手」，支持商用和非商用。Stability AI 的大模型家族来了一位新成员。昨日，Stability AI 继推出文生图 Stable Diffusion、文生视频 Stable Video Diffusion 之后，又为社区带来了 3D 视频生成大模型「Stable Video 3D」（简称 SV3D）。
全球首个开源的类Sora架构视频生成模型，来了！
不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红，在一众文生视频模型中突出重围，成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora 训练推理复现流程后，Colossal-AI 团队全面开源全球首个类 Sora 架构视频生成模型 「Open-Sora 1.0」，涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球 AI 热爱者共同推进视频创作的新纪元。
模型量化是模型压缩与加速中的一项关键技术，其将模型权重与激活值量化至低 bit，以允许模型占用更少的内存开销并加快推理速度。对于具有海量参数的大语言模型而言，模型量化显得更加重要。
刚刚，谷歌杀入开源大模型。谷歌推出了全新的开源模型系列「Gemma」。相比 Gemini，Gemma 更加轻量，同时保持免费可用，模型权重也一并开源了，且允许商用。
艾伦人工智能研究所等5机构最近公布了史上最全的开源模型「OLMo」，公开了模型的模型权重、完整训练代码、数据集和训练过程，为以后开源社区的工作设立了新的标杆。